Работа с Airflow. DAG для автоматизации обработки данных и составления ежедневных отчетов. Используются данные из датасета с каталогом видеоигр.

# Цель 
Создать DAG, позволяющий автоматизировать выгрузку данных из выбранного датасета.

# Стек проекта
Python (pandas, numpy), Airflow.

# Результат
Был составлен DAG из нескольких задач, в результате которого из датасета ежедневно собираются следующие данные:

 - Какая игра была самой продаваемой в этом году во всем мире?
 - Игры какого жанра были самыми продаваемыми в Европе?
 - На какой платформе было больше всего игр, которые продались более чем миллионным тиражом в Северной Америке?
 - У какого издателя самые высокие средние продажи в Японии?
 - Перечислить все, если их несколько
 - Сколько игр продались лучше в Европе, чем в Японии?
   
Финальный таск пишет в лог статистику по каждому пункту. DAG содержит 7 задач.
Результат работы представлен в итоговом файле: **videogames_sales_dag.py**
